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拒绝贝索斯千亿 Offer,AI 夫妇自办物理 AI 公司

Anandkumar 夫妇拒绝贝索斯 Prometheus 的 35% 股份邀约,2025 年自办公司深耕神经算子路线。

2026.08.31 · 周一5 分钟阅读

2024 年底,一份来自贝索斯阵营代号「普罗米修斯计划」的文件摆在加州理工学院布伦讲席教授阿尼玛·阿南德库马尔(Anima Anandkumar)与丈夫本尼迪克特·耶尼克(Benedikt Jenik)面前:阿南德库马尔出任董事主导科学愿景,耶尼克担任董事会观察员,夫妇合计拿 35% 股份,年薪百万美元起步,三个月后涨至两百万美元。谈判拉扯至 2025 年中破裂;同年 11 月贝索斯与前 Google X 高管维克·巴贾杰正式成立 Prometheus,贝索斯亲自出任联合 CEO。这对夫妇则另起炉灶,创办了聚焦神经算子的 Accelerated Understanding。

一对夫妇,凭什么值千亿

阿南德库马尔是少数同时具备基础模型、工业落地与算力基建经验的 AI 科学家。她 2009 年在康奈尔拿到博士,2016 至 2018 年任亚马逊 AWS 首席科学家,2018 年起在英伟达任 AI 研究总监近五年,参与搭建 GPU 与前沿 AI 算法的适配范式。2017 年成为加州理工最年轻的布伦讲席教授之一。

更关键的是她的学术方向。阿南德库马尔是神经算子(Neural Operators)的重要开创者之一。神经算子试图让 AI 直接学习流体、材料、波、天气等连续物理系统的演化规律,与 Transformer 在符号序列中寻找统计规律形成对照。其代表性成果 FourCastNet 用神经算子训练高分辨率天气模型,速度较传统数值预报提升可达数万倍,精度仍接近传统方法。

  • 该方法同样适用于核聚变等离子体模拟、自主飞行、新材料设计、药物分子预测等场景。
  • 2021 年英伟达 GTC 大会上,黄仁勋专门介绍其团队工作,阿南德库马尔笑言该技术未来可能「吃掉物理学家的午饭」,黄仁勋回应「我要它把所有人的午饭都吃掉」。

丈夫耶尼克则是大规模机器学习基础设施工程师,曾在 QuantCo 主导高并发 ML 系统的搭建,负责把模型算法落地为可承载超大规模数据的训练系统。两人组合形成「学术大脑+工程手脚」的稀缺配置。

普罗米修斯的另一条路

Prometheus 成立后迅速完成大额融资:

  • 成立即完成 62 亿美元首轮融资,团队主要从 Meta、OpenAI、谷歌 DeepMind 整批招募。
  • 2026 年 4 月接近完成约 100 亿美元融资,估值约 380 亿美元。
  • 2026 年 6 月 11 日,120 亿美元 B 轮落定,估值推至约 410 亿美元,累计融资超 180 亿美元。
  • 投资人包括贝索斯本人、摩根大通、高盛、贝莱德、DST Global 与 ARCH Venture Partners,几乎不见传统 VC。

贝索斯将公司取名 Prometheus(盗火者),在 6 月 11 日的 CNBC 采访中表示这家公司要推动的是「发明」。其核心产品被称为「人工通用工程师」,本质上是 AI 版的 CAD 软件,目标是把从发明到造出实物的时间压缩到极限,覆盖芯片、喷气发动机、电池、太阳能电池板、药物等领域。

在战略层面,贝索斯同步设立并购基金,准备收购航空航天、芯片制造、国防等领域的传统工业企业,由 Prometheus 的 AI 加以改造,工厂数据反哺模型,再用更强的模型优化工厂,复刻亚马逊的「增长飞轮」到物理世界。

为什么没谈拢

分歧的根源是路线之争:

  • Prometheus 主张 AI 直接落地到实体工厂与产线,从制造数据中学习,重心在工程与资本密集的「改造制造业」。
  • Anandkumar 夫妇主张 all‑in 基础物理模型训练,让 AI 先理解物理规律本身,再谈应用,警惕过早收购实体制造会把公司变成资本控股集团,削弱科研力量。

Accelerated Understanding 已于 2025 年 8 月底正式亮相。夫妇二人认为,目前的瓶颈已不是 AI 产生创意的速度,而是把这些想法拿到现实中验证一遍的能力——如果物理规律能被模拟得足够准,一部分现实实验就可以被替代。

技术与资本的权力再分配

这桩千亿级谈判破裂的背后,是 2024 年下半年至整个 2025 年硅谷出现的一波新实验室潮:伊利亚·苏茨克维、米拉·穆拉蒂、Liam Fedus、Ekin Dogus Cubuk 等人相继离开 OpenAI、DeepMind、Anthropic,背后站着富豪、大厂与顶级 VC,按 Menlo 合伙人 Deedy 的统计,他们中的大部分在种子轮就拿到 10 亿美元估值。

A16z 合伙人 Martin Casado 指出,硅谷对模型的瓶颈判断已从「工程资源约束」转向「资本约束」——只要有足够多的钱,就能直接转化为前沿模型能力。但同时,钱又越来越留不住人。诺姆·沙泽尔 2024 年被谷歌以 27 亿美元请回,不到两年依然出走;阿里千问核心负责人林俊旸 2026 年 3 月离职创办语用科技。

Anandkumar 夫妇的选择,正是这一波「技术人坚持自己北极星」潮中最具代表性的一例。当钱不再是稀缺品,掌握前沿技术路线定义权的人,就成了新规则下最不可替代的资源。

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